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Enregistrement W2033546522 · doi:10.2113/jeeg14.2.63

Electrical Resistivity Imaging Revealed the Spatial Properties of Mine Tailing Ponds in the Sierra Minera of Southeast Spain

2009· article· en· W2033546522 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Engineering Geophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsElectrical resistivity tomographyMining engineeringSoil waterGeologyLeaching (pedology)Electrical resistivity and conductivityBedrockVegetation (pathology)LeachateEnvironmental scienceCadmiumSoil scienceHydrology (agriculture)GeochemistryEnvironmental chemistryGeomorphologyGeotechnical engineeringMetallurgyChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mine tailing ponds are environmental hazards because of high susceptibility to leaching and erosion by water and wind. Vegetation establishment is an effective technique to reclaim tailing ponds but requires knowledge of the spatial relationship between the structural composition and physical and chemical properties of soils. In this study we have demonstrated the use of electrical resistivity imaging (ERI), combined with soil chemical analyses, to determine the structural and chemical composition of mine tailing ponds to assess efficient measures of environmental protection. We used a Syscal R1 resistivity meter to generate two- and three-dimensional (2-D/3-D) ERI images from El Lirio and Brunita mine tailing ponds. Soil samples were collected at 1-m intervals to a depth of 15 m, and were analyzed for pH, electrical conductivity and cadmium (Cd), copper (Cu), lead (Pb) and zinc (Zn) contents. Results show that materials in the ponds can be classified into three categories: fine tailings – low ER (<8 Ω-m), coarse waste rock – intermediate ER (8–150 Ω-m), and bedrock – high ER (>150 Ω-m). Our interpretation of the 2-D/3-D ERI images with respect to the historical depositions of materials in the ponds show that at El Lirio, decant water outlet was initially at the center and advanced to the east of the tailing pond as the mining activities progressed. At Brunita, the intermediate ER values on the west side of the pond marked the deposition of coarse waste rock materials released during a pond breakage in 1972. The ERI helped us image the spatial distribution of tailings and its qualitative spatial correlation with chemical properties (i.e., pH, EC, metals content). Low ER values are related to high amounts of Zn, Pb, Cu and Cd. These qualitative relationships underlie the usefulness of the combined geophysical and soil chemical approaches to improve our understanding of the properties of mine tailing ponds in the Sierra Minera (and other parts of the world).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle